#coding=utf-8

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把牛拆成两个点，两个点连接容量是1的边，限制每一头牛只能用一次
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from typing import List
from collections import deque

class FortdFulkerson:
    # 输入图中所有边列表[(from1, to1, weight1), (form2, to2, weight2), ......]
    # 边可以有重边和自环边
    # souece_node 和 end_node 分别为源点和汇点
    # 所有节点从1开始连续编号, max_node_num是最大节点数，max_edge_nums是最大边数
    def __init__(self, edges, source_node, end_node, max_node_num, max_edge_num):
        self.edges = edges[::]
        self.source_node = source_node
        self.end_node = end_node
        self.max_edge_num = max_edge_num
        self.max_node_num = max_node_num

    #返回整个图的最大流和每条边的流量以及容量，(max_flow, [(from1, to1, flow1, weight1), (from1, to1, flow1, weight1), ......])
    def getMaxFlow(self):
        e = [-1] * (self.max_edge_num*2 + 1)            # e[idx]表示编号为idx残量图边的终点, idx//2 就是残量图边对应的原图边的编号
        f = [-1] * (self.max_edge_num*2 + 1)            # f[idx]表示编号为idx的残量图边的流量
        ne = [-1] * (self.max_edge_num*2 + 1)           # ne[idx]表示根编号为idx的边同一个起点的下一条边的编号
        h = [-1] * (self.max_node_num + 1)              # h[a]表示节点a为起点的所有边的链表头对应的边的编号
        dis = [-1] * (self.max_node_num + 1)            # dis[a]表示点a到源点的距离，用于记录分层图信息
        cur = [-1] * (self.max_node_num + 1)            # cur[a]表示节点a在dfs搜索中第一次开始搜索的边的下标，也称当前弧，用于优化dfs速度
        orig_flow = [0] * (self.max_edge_num + 1)       # 原图中有向边的流量

        idx = 0
        for a, b, w in self.edges:
            e[idx], f[idx], ne[idx], h[a] = b, w, h[a], idx
            idx += 1
            e[idx], f[idx], ne[idx], h[b] = a, 0, h[b], idx
            idx += 1

        # bfs搜索有没有增广路
        def bfs() -> bool:
            for i in range(self.max_node_num + 1):
                dis[i] = -1

            que = deque()
            que.append(self.source_node)
            dis[self.source_node] = 0
            cur[self.source_node] = h[self.source_node]

            while len(que) > 0:
                cur_node = que.popleft()
                idx = h[cur_node]
                while idx != -1:
                    next_node = e[idx]
                    if dis[next_node] == -1 and f[idx] > 0:
                        dis[next_node] = dis[cur_node] + 1
                        cur[next_node] = h[next_node]
                        if next_node == self.end_node:
                            return True

                        que.append(next_node)

                    idx = ne[idx]

            return False


        # dfs查找增广路, 返回当前残量图上node节点能流入汇点的不超过limit的最大流量有多事少
        def dfs(node, limit) -> int:
            if node == self.end_node:
                return limit

            flow = 0
            idx = cur[node]     # 从节点的当前弧开始搜索下一个点
            while idx != -1 and flow < limit:
                # 当前弧优化，记录每一个节点最后走的一条边，只要limit还没有减成0，已经搜过的边的终点
                # 能够汇入汇点的流量就已经全部用完了，另外一条路径到同一个点时候没必要重复搜索已经不会
                # 再提供流量贡献的邻接点
                cur[node] = idx

                next_node = e[idx]
                if dis[next_node] == dis[node]+1 and f[idx] > 0:
                    t = dfs(next_node, min(f[idx], limit - flow))
                    if t == 0:
                        # 已经无法提供流量的废点闪删除掉，不再参与搜索
                        dis[next_node] = -1

                    # 更新残量图边的流量
                    f[idx], f[idx^1], flow = f[idx]-t, f[idx^1]+t, flow+t

                    # 更新原图边的流量
                    if self.edges[idx>>1][0] == node:
                        orig_flow[idx>>1] += t
                    else:
                        orig_flow[idx>>1] -= t

                idx = ne[idx]

            return flow

        max_flow = 0
        while bfs():
            # 只要还有增广路，就dfs把增广路都找到，把增广路上的流量加到可行流上
            max_flow += dfs(self.source_node, 0x7fffffff)
        return max_flow, [(self.edges[i][0], self.edges[i][1], orig_flow[i], self.edges[i][2]) for i in range(len(self.edges))]


n, f, d = map(int, input("请输入奶牛数,食物种数,饮料种数:").split())
edges = []
for i in range(1, n+1):
    edges.append((i, i+n, 1))

S, T = 2*n + f + d + 1, 2*n + f + d + 2
for i in range(1, f+1):
    edges.append((S, i + 2*n, 1))
for i in range(1, d+1):
    edges.append((i + 2*n + f, T, 1))

print("接下来 N 行，其中第 i 行输入第 i 头奶牛的饮食喜好，首先包含两个整数 Fi 和 Di，表示其喜欢的食物和饮料数量，然后包含 Fi 个整数表示其喜欢的食物的种类编号，最后包含 Di 个整数表示其喜欢的饮料的种类编号。")
for i in range(1, n+1):
    arr = list(map(int, input().split()))
    f_num, d_num = arr[0], arr[1]
    ff = arr[2: f_num+2]
    dd = arr[f_num+2:]

    for f_val in ff:
        edges.append((f_val + 2*n, i, 1))
    for d_val in dd:
        edges.append((i+n, d_val+ 2*n + f, 1))

print(f"最多可满足{FortdFulkerson(edges, S, T, 2 + 2*n + f + d, len(edges)).getMaxFlow()[0]}头奶牛的需要")

